package com.shujia.flink.core

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend
import org.apache.flink.runtime.state.StateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.{CheckpointingMode, TimeCharacteristic}
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend

object Demo7CheckPoint {
  def main(args: Array[String]): Unit = {


    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment


    // 每 1000ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(5000)

    // 高级选项：

    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    // 开启在 job 中止后仍然保留的 externalized checkpoints
    env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)


    /**
      * 指定checkpoint 状态后端（状态保存的位置和方式， hdfs）
      *
      */


    /**
      * FsStateBackend；
      * 向将状态保存在taskmanager的内存中，当触发checkpoint的时候将状态持久化到hdfs中
      *
      * 优点： 性能高
      * 缺点： 占用内存，如果状态太大，会导致内存不足
      *
      */
    //    val stateBackend: StateBackend = new FsStateBackend("hdfs://master:9000/flink/checkpoint", false)

    /**
      * RocksDBStateBackend
      * 先将状态保存在taskmnager 本地tocksDS的数据库中， 当触发checkpoint的时候将状态持久化到hdfs中
      * 优点： 不占用内存，可以存储大状态
      * 缺点性能比上面的低
      *
      */
    val stateBackend: StateBackend = new RocksDBStateBackend("hdfs://master:9000/flink/checkpoint", true)

    env.setStateBackend(stateBackend)


    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092,node1:9092,node2:9092")
    properties.setProperty("group.id", "asdasdasdasdadadas")
    properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest")

    val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("checkpoint", new SimpleStringSchema(), properties)


    val kafkaDS: DataStream[String] = env.addSource(consumer)


    kafkaDS.flatMap(_.split(","))
      .map((_, 1))
      .keyBy(_._1)
      .sum(1)
      .print()


    env.execute()


    /**
      *
      * 恢复任务需要指定最新一次checkpoint的路径
      *
      * flink run -m yarn-cluster -c com.shujia.flink.core.Demo7CheckPoint -s hdfs://master:9000/flink/checkpoint
      * /a943329b2346cb566e9fd2845fed4655/chk-31  flink-1.0.jar
      *
      */


  }

}
